Açımlayıcı faktör analizinde madde çıkarma stratejilerinin otomatikleştirilmesi: R paketi geliştirilmesi ve uygulamaları
Automating item removal strategies in exploratory factor analysis: Development and applications of an R package
- Tez No: 1013792
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH FARUK KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Faktör analizi, Factor analysis
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sosyal bilimler ve psikolojide gizil özelliklerin ölçülmesi amacıyla kullanılan araçların yapı geçerliğine kanıt toplamak için sıklıkla açımlayıcı faktör analizi (AFA) tercih edilmektedir. AFA kullanılacak korelasyon matrisinin belirlenmesi, faktör çıkarma ve döndürme yöntemlerinin seçimi ile düşük kaliteli (düşük ya da çapraz yüklenen) maddelerin çalışmada tutulup tutulmayacağının belirlenmesini içeren çok aşamalı bir süreçtir. Düşük ya da çapraz yüklenen maddelerin belirlenip, bu maddelere ait farklı madde atım kombinasyonlarının test edilmesi sürecinin manuel olarak yürütülmesi araştırmacılar için önemli bir zaman yükü oluşturmakta ve uygun yapıya ait (optimal) çözümün gözden kaçırılmasına neden olabilmektedir. Bu araştırmanın temel amacı AFA sürecinde madde atım stratejilerini bir R paketi aracılığıyla otomatikleştirmek ve geliştirilen paketin uygulanabilirliğini incelemektir. Bu kapsamda ItemRest adlı R paketi tasarlanmış, kodlanmış, test edilmiş ve raporlama bileşenleriyle bütüncül olarak geliştirilmiştir. ItemRest paketi AFA sürecinde düşük faktör yüküne sahip ve çapraz yüklenen maddelerin belirlenmesi, bu maddelere ait tüm madde atım kombinasyonlarının oluşturulup, denenmesi ve sonuçların raporlanması amacıyla geliştirilmiştir. Çalışma doğrultusunda geliştirilen paketin uygulanabilirliğinin incelenmesi için hem gerçek bir veri seti hem de 252 farklı koşula sahip sentetik verilerden faydalanılmıştır. Gerçek veri setine ait incelemede elde edilen sonuçlar geleneksel AFA süreçleriyle karşılaştırılmıştır. Sentetik verilerle yapılan uygulamalarda ise farklı örneklem büyüklükleri (N=200, 500, 1000), madde sayıları (k=10, 20, 30), dağılım türleri (normal, çarpık), veri türleri (sürekli, beşli Likert) ve faktör yapıları (bir ve iki faktör) altında 252 farklı sentetik veri test edilmiştir. Sürekli verilerde Pearson korelasyon matrisi, Likert tipi verilerde isse polikorik korelasyon matrisi kullanılmıştır. Bulgular ItemRest paketinin gerçek veri uygulamasında yaklaşık üç-dört saat sürecek 63 farklı kombinasyonun test edildiği süreç, paket kullanıldığında 42,82 saniyede geleneksel AFA çıktılarıyla %100 uyumlu olarak tamamlanmıştır. Sentetik veri uygulamalarında ise paket düşük kaliteli maddeleri %100 isabet oranıyla belirlemiştir.
Özet (Çeviri)
Exploratory Factor Analysis (EFA) ise frequently preferred in social sciences and psychology to gather evidence fort he construct validity of instruments used to measure latent traits. EFA is multi-stage process that involves determining the correlation matrix, selecting factor extraction and rotation methods, and deciding whether to retain low-quality (low or cross-loading) items in the study. Manually identifying low or cross-loading items and testing different item removal combinations poses a significant time burden for researchers and may result in overlooking the optimal solutions fort he relevant construct. The primary objective of this research is to automate item removal strategies within the EFA process through an R package and to examine the applicability of the developed package. In this context, the R package ItemRest was designed, coded, tested, and developed holistically with reporting components. The ItemRest package was developed to identify items with low factor loadings and cross-loadings, generate and test all possible item removal combinations, and report the results. To evaluate the applicability of the developed package, both a real dataset and synthetic data across 252 different conditions were utilized. The results obtained from the real dataset analysis were compared with traditional EFA process. In the applications with synthetic data, 252 different data sets were tested under various sample sizes (N=200, 500, 1000), item sounts (k=10,20,30), distribution types (normal, skewed), data types (continuous, 5-points Likert), and factor structures (one and two factors). Pearson correlation matrices were used for continuous data, while polychoric correlation matrices were employed for Likert type data. Finding revealed that the process of testing 63 different combinations, which would take approximately three-four hours in the real data apllication, was completed in 42.82 seconds using the package, with 100% consistency with traditional EFA outputs. In the synthetic data applications, the package identified low-quality items with a 100% accuracy rate.
Benzer Tezler
- Türkçenin yabancı dil olarak öğretiminde güdüleme stratejilerine yönelik önem algıları ölçeğinin geliştirilmesi
Development of the scale of perception of the motivational strategies in teaching Turkish as a foreign language
HÜSEYİN YÜCEL
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiTürkiyat Araştırmaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA ÇOBANOĞLU AKTAN
- Yansıtıcı düşünme etkinlikleri ile destekli tam öğrenme modelinin tıp fakültesi öğrencilerinin üstbiliş becerileri, öz-düzenleme stratejileri, öz-yansıtma becerileri, öz-yeterlik inançları, eleştirel düşünme becerileri ve akademik başarılarına etkisi
The effect of mastery learning model supported with reflective thinking activities on medical students' metacognitive skills, self-regulation strategies, self-reflection skills, self-efficacy beliefs, critical thinking skills and academic achievement
ŞENEL ELALDI
Doktora
Türkçe
2013
Eğitim ve ÖğretimFırat ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇETİN SEMERCİ
- Fen bilimleri ve sınıf öğretmenlerinin yaşam becerileri pedagojik alan bilgilerinin incelenmesi: Ölçek geliştirme ve uygulama çalışması
Examining the life skills pedagogical content knowledge of science and classroom teachers: Scale development and implementation study
BERNA KILIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT SELVİ
- Hemşirelikte kalite iyileştirme tutum ölçeği'nin psikolinguistik ve psikometrik özelliklerinin incelenmesi
Investigation of the psycholinguistic and psychometric properties of the quality improvement nursing attitude scale
ÖZLEM GÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HemşirelikBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÇİÇEK KORKMAZ
- Yükseköğretimde öğrencilerin hakkaniyete dayalı eğitim algısının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi
An investigation of educational equity perception of the students in higher education based on some variables
SEDA NUR KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN ARASTAMAN